Analisis prescriptivo big data

Inicio » Analisis prescriptivo big data

Análisis de diagnóstico

El propósito de cualquier programa de grado de análisis en los negocios es preparar a los estudiantes para un mundo empresarial global, complejo y en constante cambio. El plan de estudios fomenta la capacidad de los estudiantes para combinar los datos de origen interno, público y de terceros con el fin de mejorar las operaciones empresariales. De las cuatro disciplinas analíticas de la cartera de análisis, dos, la descriptiva y la de diagnóstico, proporcionan a las empresas una visión de los hechos ocurridos y de su causa.

Las otras dos disciplinas analíticas, la predictiva y la prescriptiva, son un paso más en la escala analítica. Ambas aportan información, e incluso previsión, para apoyar la toma de decisiones empresariales. Tanto la analítica predictiva como la prescriptiva incorporan el modelado estadístico, el aprendizaje automático y la minería de datos para proporcionar a los ejecutivos y estudiantes de posgrado de MBA herramientas estratégicas y una visión profunda de los clientes y las operaciones en general.

Puede ser tentador pensar en la analítica predictiva como una estrategia de adivinación que dice lo que depara el futuro. Por supuesto, no tiene esa capacidad; ningún método de análisis la tiene. Lo que sí ofrece es un medio para utilizar las estadísticas y las técnicas de modelización para hacer predicciones calculadas de forma inteligente sobre los futuros resultados empresariales.

¿Qué es el análisis prescriptivo de datos?

El análisis prescriptivo es el proceso de utilizar los datos para determinar un curso de acción óptimo. Al tener en cuenta todos los factores relevantes, este tipo de análisis produce recomendaciones para los siguientes pasos. Por ello, el análisis prescriptivo es una valiosa herramienta para la toma de decisiones basada en datos.

¿Qué es el análisis de perspectiva en Big Data?

La analítica prescriptiva recoge datos de diversas fuentes, tanto descriptivas como predictivas, para sus modelos y los aplica al proceso de toma de decisiones. Esto incluye la combinación de las condiciones existentes y la consideración de las consecuencias de cada decisión para determinar cómo se vería afectado el futuro.

¿Qué es un ejemplo de análisis prescriptivo?

Por ejemplo, una empresa manufacturera podría recurrir a algo más que a los datos de la empresa. Podría aprovechar tanto las tendencias y predicciones industriales históricas y de los clientes, como el análisis predictivo económico general. El poder de la nube está impulsando el análisis prescriptivo hacia nuevas y emocionantes posibilidades cada día.

Prescriptive analytics deutsch

Denominada la “última frontera de las capacidades analíticas”,[3] la analítica prescriptiva implica la aplicación de las ciencias matemáticas y computacionales y sugiere opciones de decisión para aprovechar los resultados de la analítica descriptiva y predictiva. La primera etapa de la analítica empresarial es la analítica descriptiva, que sigue representando la mayor parte de la analítica empresarial actual[4]. La analítica descriptiva examina el rendimiento pasado y entiende ese rendimiento mediante la extracción de datos históricos para buscar las razones del éxito o el fracaso pasados. La mayoría de los informes de gestión -como los de ventas, marketing, operaciones y finanzas- utilizan este tipo de análisis post mortem.

El análisis prescriptivo va más allá del análisis predictivo al especificar tanto las acciones necesarias para lograr los resultados previstos como los efectos interrelacionados de cada decisiónLa siguiente fase es el análisis predictivo. La analítica predictiva responde a la pregunta de qué es probable que ocurra. Es cuando los datos históricos se combinan con reglas, algoritmos y, ocasionalmente, datos externos para determinar el probable resultado futuro de un evento o la probabilidad de que se produzca una situación. La fase final es la analítica prescriptiva,[5] que va más allá de la predicción de resultados futuros al sugerir también acciones para beneficiarse de las predicciones y mostrar las implicaciones de cada opción de decisión[6].

¿Qué son los modelos de análisis prescriptivos?

El análisis prescriptivo utiliza modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para determinar posibilidades y recomendar acciones. Estos modelos y algoritmos pueden encontrar patrones en los big data que los analistas humanos pueden pasar por alto.

¿Cuál es un ejemplo de prescripción?

La definición de prescriptivo es la imposición de normas, o algo que se ha establecido porque lleva mucho tiempo y se ha convertido en costumbre. Un manual que dicta las normas de comportamiento adecuado es un ejemplo de algo que se describiría como manual prescriptivo.

¿Cuáles son los tres tipos de análisis de datos?

Hay tres tipos de análisis que las empresas utilizan para impulsar su toma de decisiones: el análisis descriptivo, que nos dice lo que ya ha sucedido; el análisis predictivo, que nos muestra lo que podría suceder, y por último, el análisis prescriptivo, que nos informa de lo que debería suceder en el futuro.

Herramientas de análisis prescriptivo

A medida que la IA y el aprendizaje automático siguen desarrollándose, la forma en que utilizamos la analítica también sigue creciendo y cambiando. Mientras que en el pasado las empresas se centraban en la recolección de datos descriptivos sobre sus clientes y productos, cada vez más se trata de extraer aprendizajes tanto predictivos como prescriptivos de la información que recogen. Entonces, ¿cuál es la diferencia entre el análisis descriptivo, el predictivo y el prescriptivo? ¿Y necesita esta última en su empresa?

MÁS PARA USTEDEn la “carrera armamentística” por la adopción masiva de las criptomonedas, las empresas consiguen patrocinios deportivos por valor de cientos de millones: ¿Es una señal de que Hollywood está adoptando las NFT? Sandy Ono, de HPE, habla de los conocimientos a gran velocidad para impulsar el crecimiento y del valor de la moneda del marketing

Para ser sinceros, todavía hay mucha confusión entre lo que constituye el análisis predictivo y el prescriptivo, y puede que los vea utilizados indistintamente en algunos círculos. En cualquier caso, los análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos desempeñan un papel importante en nuestras organizaciones hoy en día. No siempre necesitamos que se ejecuten complejos algoritmos en nuestros datos. A veces sólo queremos saber cuál es la situación de nuestras finanzas o cuánto tráfico están recibiendo nuestras páginas en las redes sociales. Sin embargo, en aquellos casos en los que queremos mejorar la eficiencia y optimizar el rendimiento, los análisis prescriptivos desempeñan un papel cada vez más importante.

¿Qué empresas utilizan el análisis prescriptivo?

La analítica prescriptiva se está utilizando con éxito en diversas empresas. General Electric (GE) y Pitney Bowes forjaron una alianza para aprovechar el análisis prescriptivo utilizando los datos producidos por las máquinas de envío y el correo de producción de Pitney Bowes.

¿Qué es el análisis prescriptivo en RRHH?

La analítica prescriptiva se refiere al tipo de inteligencia de datos que permite a las organizaciones combinar la capacidad de la analítica descriptiva (lo que la mayoría está logrando ahora) con una visión hacia el futuro. … Examina los datos de uso pasados en un esfuerzo por predecir lo que le gustaría y lo que le gustará en el futuro.

¿Qué es el análisis prescriptivo en Excel?

Cuando utiliza los datos en su análisis para prescribir lo que debería ocurrir a continuación, está realizando un análisis prescriptivo. Con este conocimiento, puedes construir modelos y generar resultados que maximicen los resultados al sugerir realmente un curso de acción.

Ejemplos de análisis prescriptivo

La revolución de los big data ha dado lugar a diferentes tipos y etapas de análisis de datos. Las salas de juntas de todas las empresas bullen con la analítica de datos, que ofrece soluciones a nivel empresarial para el éxito del negocio. Sin embargo, ¿qué significan realmente para las empresas? La clave para que las empresas utilicen con éxito los Big Data es obtener la información adecuada que aporte conocimiento, lo que da a las empresas el poder de obtener una ventaja competitiva. El objetivo principal de la analítica de big data es ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más inteligentes para obtener mejores resultados empresariales. La analítica de big data no puede considerarse como una estrategia general de talla única. De hecho, lo que distingue al mejor científico de datos o analista de datos de los demás, es su capacidad para identificar los diferentes tipos de análisis que pueden aprovecharse para beneficiar al negocio, de forma óptima. Los tres tipos dominantes de analítica -la descriptiva, la predictiva y la prescriptiva- son soluciones interrelacionadas que ayudan a las empresas a sacar el máximo provecho de los grandes datos que poseen. Cada uno de estos tipos de análisis ofrece una visión diferente. En este artículo, exploramos los tres tipos diferentes de análisis -Análisis Descriptivo, Análisis Predictivo y Análisis Prescriptivo- para entender lo que cada tipo de análisis ofrece para mejorar las capacidades operativas de una organización.

Ir arriba